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优化用于铣削操作的加工参数，
这项研究着重于使用传统设置，下坡单纯形和遗传算法方法优化CNC铣削参数。该研究评估了加工参数（例如降低速度和进料速度）对关键性能指标的影响，包括表面粗糙度，工具磨损，加工时间和整体成本效益。通过使用3D表面和轮廓图，该研究表明，最佳切割速度的范围为40-80 m/min，进料速度从0.1-0.25 mm/牙齿介于0.1-0.25 mm/牙齿中，导致峰值工具寿命约为9-10分钟。遗传算法的表现优于传统设置和下坡单纯词，其单位成本最低为8.50美元，而下坡单纯子的成本为9.00美元，传统设置为11.00美元。收敛分析表明，遗传算法虽然需要更多的迭代，但总体成本较低（约8.50美元），并提供了更好的优化结果。成本分解分析显示，加工和改变工具的成本大幅降低，遗传算法将工具换成本降低至1.50美元，加工成本降至3.50美元，从而带来了最具成本效益的解决方案。这些发现证明了高级优化技术在增强CNC铣削过程，提高加工效率和最小化运营成本方面的有效性。
评估Varian Clinac IX线性加速器的光子光束参数
*通讯作者：ysubaar@gmail.com摘要放射疗法的准确性和一致性对于癌症治疗至关重要。然而，诸如机器故障之类的技术问题会损害辐射输送，从而导致剂量分布，冷点或冷点，以及包括局部肿瘤复发在内的次优治疗结果。本研究评估了Komfo Anokye教学医院的Varian Clinac IX线性加速器的光子束参数，以确保机器的临床可靠性。梁曲线的6 mV和16 mV光子能量。在不同的深度进行10×10cm²和15×15cm²的场尺寸进行测量。对于10×10cm²的场尺寸，6 mV光子能的梁平整度和对称性分别为0.88％至2.22％和0.25％至0.25％至0.78％，分别为15×15cm²的场尺寸，分别为1.39％至2.39％至2.34％至2.34％至0.57％至0.57％至0.96％。16 mV光子能量的平坦度和对称性范围从1.98％到2.42％至2.42％和0.36％至1.04％的场尺寸，从15×15cm²的场地尺寸为1.25％至2.25％至2.55％至0.25％至0.25％至0.25％至0.67％。6 mV光子的测得的电荷为16.59 NC，而16 mV光子能量为19.28 NC。调查结果表明，线性加速器在临床使用方面处于良好状态。但是，建议进行定期的质量控制检查以保持其性能并确保一致，准确的癌症治疗。
澳大利亚产品信息 - DBL™地塞米松磷酸钠注射（地塞米松磷酸钠）溶液进行注射
皮质类固醇应谨慎使用最近患有心脏梗塞的患者，因为有报道称这些患者使用皮质类固醇与使用皮质类固醇与左心室无壁破裂之间存在明显关联。在患有严重情感障碍史的患者中，特别是类固醇诱发的精神病；患有类固醇肌病，肝衰竭，肾功能不全，青光眼（或青光眼家族史）的患者；血栓栓塞性疾病的患者；自临时横纹肌溶解和肌红蛋白尿症以来，Duchenne的肌营养不良症患者在剧烈的体育锻炼后已有报道。库欣病；由于糖皮质激素在长时间给药上可能会加速外周期闭合，因此不完整的成熟生长。皮质类固醇对甲状腺功能减退症或肝硬化患者的作用增强。
职位描述 - 研究研究员（定性）
我们在墨尔本的三个主要校园位于城市中心，不伦瑞克和邦多拉。其他地点包括Point Cook，Hamilton和Bendigo，越南的两个校园（Hanoi和Ho Chi Minh City）以及西班牙巴塞罗那的一个中心。RMIT是一所真正的全球大学。https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-facilities，我们也致力于重新定义我们的关系，并支持和支持，支持本地的自我确定。我们的目标是通过将我们所做的一切都嵌入和解的方式来实现我们的价值观，文化，政策和结构来实现持久的转变。我们正在改变我们的认识，工作和努力支持可持续和解的方式，并激活土著和非土著员工，学生和社区之间的关系。我们在墨尔本的三个校园（城市，不伦瑞克和邦多拉校园）位于Woi Wurrung人民的未成年土地上，库林国家东部的Wurrung语言群体。
chewies midi salametti丰盛的特殊香肠...
在哪种狗的嘴之间闻到萨拉米语时，在哪种狗的嘴之间享受丰盛的特殊香肠零食？这就是为什么我们开发了丰盛而美味的Chewies Salametti。我们芳香香肠的适合物种的自然食谱使它们成为我们四足朋友的真正诱惑。许多新鲜的肉类和内脏，以及有价值的维生素和矿物质，包括一种特殊且富含蛋白质的小吃。柔软的质地和易于分配使我们的幼犬和老年人也是如此轻轻的气管萨拉梅蒂。香肠是单蛋白，无谷物，没有添加的糖 - 因此同样适合营养敏感的狗。五种口味，其中两种是无乳糖奶酪的独家版本，可供选择。我们的萨拉梅蒂（Salametti）是在奥地利生产的，而无需使用基因工程或动物测试。一种特殊的香肠治疗，使狗的心脏跳动更快。
审查参数和非参数测试的文章
参数测试参数测试基于与总体或数据源相关的假设，而非参数测试并不是假设。参数统计量由均值，标准偏差，方差等参数组成。因此，它使用观察到的数据来估计分布的参数。数据通常假定来自具有未知参数的正态分布。参数测试是那些假设样本数据来自遵循概率分布（正态分布）的人群，并具有固定的参数。参数测试对以下人群参数进行了假设。正态性 - 样本数据来自大约遵循正态分布的人群。差异的同质性 - 样本数据来自具有相同差异的人群。独立性 - 样本数据由独立观察结果组成，并随机采样。离群值 - 示例数据不包含任何极端异常值。参数测试类型z测试当您需要将样本的平均值与假设的值进行比较（通常是指种群平均值）时，则使用一个样本z检验。该测试具有很大的要求，例如样本量应超过30，并且应该知道种群的标准偏差。
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
PDF：大米（Oryza sativa L.）定量性状的遗传参数和主成分分析
常规育种对于改善与产量相关的性状和发展高产物品种至关重要。在提出的研究中，对15个F 1杂种的评估将它们与其六种父母基因型进行了比较，以便各种特征的遗传变异。结果表明，差异分析显示跨组合和父母品种以及父母和十字架之间的显着（p≤0.01）。所有特征的父母与杂交的平均平均值也表明（p≤0.01）。对于F 1 Generation研究的所有特征，一般（GCA）和特定组合能力（SCA）方差均显着（P≤0.01）。三种品种，即Sakha108，Giza179和Sakha109，对于谷物产量植物-1的高度阳性为阳性，这意味着这些品种可以使作为好的组合者受益，以转移育种计划中的上述特征。在SCA中，七个十字在植物的高度上为负，并且需要负值以避免住宿并适合机械收集；但是，在其余的特征中，优选阳性的显着值是可取的。结果表明，谷物产量植物-1和植物高度的最佳交叉是Sakha105×Sakha102，Sakha105×Sakha108和Sakha108×Sakha109。进行聚类分析也表现出分为四组的基因型。第一组仅包括大米基因型Sakha109和Sakha108。这些品种是由共同的父sakha101产生的，可以具有三个定量性状的遗传关系（旗叶面积，1000粒粒度和圆锥体重量）。包括Sakha 102和Sakha 106的第二组具有非常相似的遗传背景，因为两个品种共享一个共同的父母，Giza 177。此外，这两个水稻品种的分ers植物的植物数量为-1、1000粒重量，而圆锥花序植物-1。第三组仅包括属于Indica-Japonica品种的Giza 179。第四组由不同父母生产的Sakha 105。关键字：水稻（oryza sativa L.），育种，能力，遗传变异，遗传潜力，基因型和表型方差，遗传力
使用人工神经网络和空间语法技术了解质量住房设计参数
摘要摘要质量外壳的设计是一个复杂的过程，涉及大量组件和参数的使用。数字化的影响不可避免地改变了设计领域，这导致了计算设计模型，数据结构，人工智能和算法思维方式的扩散。人工神经网络，空间语法方法论，预定义的规则将有助于塑造示意图设计过程的步骤并建立某些局限性。在这项研究的范围内，使用预定义的准则来实现大型房屋设计中的几何差异。在此过程中使用了传统和数字仪器。基于人工神经网络模型和空间语法技术的方法用于研究案例研究和开发原型。人工神经网络模型旨在了解影响质量住房设计参数的因素。根据该模型的输出确定参数的重要性百分比。此外，基于空间语法的方法论对决策过程和基于反馈的设计都产生了重大影响。在这项研究中，使用了几种数字工具来分析，例如可见性图分析，基于节点的技术和ISOVIST分析。在致力于结论的部分中，讨论了所获得的各种原型的比较，空间语法分析的发现以及模型开发的各个阶段。